大尺度IP骨干网络流量矩阵估计方法研究

流量矩阵估计是当前的热点研究问题,它被网络操作员用来进行负载均衡、路由最优化、流量侦测、网络规划等等.然而,流量矩阵估计本身固有的高度病态特性,使得精确地估计流量矩阵成为具有挑战性的研究课题.本文研究大尺度IP骨干网络的流量矩阵估计;基于RBF(Radial Basis Function)神经网络,提出一种新的估计方法TMRI(Traffic Matrix Recurrence Inference).TMRI利用RBF神经网络强大的建模功能来建模流量矩阵估计问题,将这一问题的病态特性克服于RBF神经网络的训练过程中,从而避免复杂的数学建模过程.并在所建立的估计模型基础上,将流量矩阵估计描述为约束条件下的最优化过程,通过迭代寻优,TMRI能进一步克服这一问题的病态特性.仿真结果表明TMRI能精确地估计流量矩阵和追踪它的动态变化,与以前的方法相比,具有更强的抗噪声性能和显著的性能改善.

基于网络层析成像的光网络流量矩阵估计方法(英文)

提出一种面向光传输网络的流量矩阵估计方法.采用压缩感知理论研究光传输网络中的流量矩阵估计,根据信号稀疏表示将流量矩阵稀疏化,基于矩阵变换理论提出新的面向光传输网络的网络层析成像模型.该模型克服了已有网络层析成像模型的病态特性,并通过凸优化来获得流量矩阵的估计等式.提出了具体的估计算法,获得关于光传输网络流量矩阵的精确估计.真实网络的数据仿真表明所提出的方法是有效和可行的.

流量矩阵估计研究综述

随着Internet网络的快速发展,网络操作员迫切需要知道网络中数据的流动情况,以便更好地进行网络管理、网络监控、网络设计和网络规划等网络流量工程管理。流量矩阵作为网络流量工程的重要输入参数,已受到国内外研究人员的广泛研究,现已成为Internet的一个重要研究方向。本文介绍流量矩阵研究的现状,并从性能上分析和比较各种研究方法,最后讨论流量矩阵研究的技术难题,并指出新的发展方向。

端到端网络流量的混合估计方法(英文)

利用主成分分析法获取端到端网络流量的主要特征分量并获得其初始估计结果.为克服其初值敏感性将估计结果作为遗传算法的初始值、链路流量估计偏差作为遗传算法的适应度函数,通过构建合适的交叉和变异概率函数来控制遗传算法的交叉和变异过程.采用合适的约束迭代函数,利用遗传算法通过迭代寻优获得端到端流量的估计结果,仿真结果表明所提出的方法是可行的.

IP骨干网络流量矩阵估计算法研究

流量矩阵估计的高度病态特性,使得要精确地估计流量矩阵变得非常困难,如何克服这一问题的病态特性是当前面临的主要挑战。该文研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计问题,并利用BP神经网络的强大建模功能来捕捉流量矩阵的特征,通过将流量矩阵估计描述成约束条件下的最优化过程,能成功地克服这一问题的病态特性。仿真结果表明基于BP神经网络的估计算法具有明显的性能改善。

基于广义回归神经网络的流量矩阵估计

研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计,通过使用广义回归神经网络来捕捉流量矩阵特征,将流量矩阵估计描述成马氏距离下的最优化过程,能成功克服流量矩阵估计的病态特性,获得精确的估计值。仿真结果表明,该估计算法具有更高的估计精度和显著的性能改善。

面向云计算的数据中心网络体系结构设计

近年来,云计算技术的蓬勃发展为整个IT行业带来了巨大变革.传统数据中心网络拓扑构建方式及网络层控制平面的运行机制存在固化性,已经难以满足新形势下日益增长的高性能及高性价比需求,并且无法支持云环境下更加灵活的按带宽租赁数据中心网络的运营方式.因此,提出了一种通过低造价的可编程交换机来构建具有高连通性的非树状数据中心网络的方式,并设计了可编程交换机与服务器2.5层代理协同工作的基于凸优化的虚拟网络带宽控制管理机制,从而提供足够的灵活性以对资源虚拟化技术提供更好的支持.实验表明,新型体系结构在降低构建成本的同时大幅提高了数据中心网络的吞吐量并提供了更加灵活的网络带宽分配机制.

一种基于PKI技术的跨异构域认证模型

针对PKI域和Kerberos域难于相互认证,提出了一种主要基于PKI技术的跨异构域认证模型,并详细设计了不同域中的用户跨异构域访问资源的认证过程.该模型能够实现PKI信任域和Kerberos信任域间的跨域认证,并支持双向认证.对方案中的协议模型进行分析,结果表明,该方案具有较好的兼容性、扩展性、可靠性、并行性、安全性,证明本模型适用于在以PKI为主的较大规模的网络环境中实现PKI域和Kerberos域的跨域认证.

基于联合稀疏谱重构的PPG信号降噪算法

针对光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)传感器数据采集降噪问题,本文提出一种基于联合稀疏重构的PPG信号运动噪声降噪算法.该算法通过构建同时间段内PPG信号和加速度信号的频谱矩阵,提取频谱矩阵稀疏特征和该矩阵行稀疏特征,利用压缩感知方法,将PPG信号运动噪声去除过程建模为联合稀疏信号重构过程,并将该过程进一步建模为最优化模型,通过迭代寻优来获得该模型的最优解,结合谱减法,从而有效去除PPG信号中的运动噪声,降低噪声对PPG信号的影响.仿真分析表明,本文提出的算法能有效去除PPG信号中的运动噪声,获得较好的降噪效果.

DTN中基于位置信息的喷射路由算法

针对容延容断网络(Delay/Disruption Tolerant Networks,DTN)不包含持续端到端连接、高传输时延及节点资源受限的特点,提出一种新的基于位置信息的喷射路由算法.该算法通过与GPRS网络结合形成平行网络结构,将GPRS作为DTN的一个通信频道以辅助路由,利用通信频道中已知的节点位置信息弥补DTN缺乏网络拓扑知识的不足,根据节点接触时的相遇角度调整Spray策略,减少无效信息副本的产生,Spray阶段完成后根据当前节点、目标节点及目的节点的位置和速度信息进行单副本路由,从而使传输过程中的信息路由具有方向性和目的性,减少对网络资源的消耗,降低传输时延并提高传输率.仿真结果表明本文所提出的算法是有效可行的,综合性能优于典型DTN路由算法Spray and wait和MaxProp.

容延容断网络研究及进展

容延容断网络(Delay/Disruption Tolerant Networks,DTN)是基于星际网络而提出的一种异于传统网络的抽象网络模型。从网络协议、路由算法、组播和安全机制4个方面综述DTN的研究概况及进展,分析各种协议、算法、机制的性能及特点并进行比较,指出DTN研究面对的挑战和进一步发展方向。

基于混合人工鱼群的ABC支持型切换决策机制

面向下一代互联网(NGI,next generation Internet)的实际需要,提出了一种总最佳连接(ABC,always best connected)支持型切换决策机制。引入模糊数学和微观经济学等相关知识,刻画应用类型、服务质量(QoS,quality of service)需求、接入网络和移动终端,综合考虑接入网络状况、应用需求、用户对接入网络编码制式偏好、用户对接入网络供应商偏好、终端当前运动速度和终端当前剩余电量等因素。使用博弈分析,基于变异与模拟退火相结合的混合人工鱼群算法,寻找把N个终端分配到M个接入网络的最佳切换决策方案,使各方效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优。仿真结果表明,该机制是有效的,性能较好。

基于多队列自适应的DTN传染路由算法

传染路由是DTN中一类较简单的基本路由算法.针对DTN网络环境易变的特点及传染路由的不足提出多队列自适应传染路由,采用多队列方式管理存储空间,利用效用函数对队列内信息进行排序,针对不同队列及网络情况采用相异的转发机制,从而降低网络负载率、提高传输率并降低传输时延,同时可提供简单的QoS.仿真证明本算法优于路由算法Spray andw ait和MaxProp.

一种基于能效与频效的路由优化算法

网络能效和网络频效作为当前的热点研究问题,对网络性能有重要影响.然而针对移动Ad Hoc网络中的能效和频效问题,还缺乏深入研究,而且大多数研究仅仅局限于单目标的网络能耗或网络能效,联合考虑网络能效和网络频效的研究还不多.本文分析移动Ad Hoc网络中的网络能效和网络频效问题,讨论二者间的权衡关系,利用多目标优化理论,构建联合网络能效和网络频效的多目标优化模型,并利用加权和方法将多目标优化转化成单目标优化,提出资源效率的概念,最后提出针对移动Ad Hoc网络资源效率优化的路由策略.仿真结果表明,所提出的算法具有较好的性能.

基于半马尔科夫过程的DTN节点移动模型

节点移动模型对容延容断网络(Delay/Disruption Tolerant Networks,DTN)中路由算法性能有着重要影响.本文分析校园环境下学生所携带移动节点的运动特点,采用半马尔科夫过程模拟节点运动并建立相应的DTN节点移动模型,对模型进行仿真和分析,将仿真结果与随机路径点(RandomWay Point,RWP)模型及实际路径信息进行对比,可以看出半马尔科夫过程模型能够更准确地描述实际网络环境.

基于组织进化的ABC支持型单播路由机制

提出一种支持总最佳连接ABC(Always Best Connected)的服务质量QoS(Quality of Service)单播路由机制。该机制采用区间形式刻画用户QoS需求和网络链路参数;引入偏好序列,以满足用户对不同类型网络的偏爱;引入概率密度函数、满意度函数和评价函数,以精确测量网络链路参数值和准确表达用户QoS需求;引入成本、价格、费用和博弈机制,兼顾用户和网络提供方利益;基于组织进化算法OEA(Organizational Evolutionary Algorithm),寻找使各方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径。仿真结果表明,该机制是可行和有效的。

一种基于相关反馈的信息检索模型

针对现有信息检索系统难以按查询需求处理检索文档的问题,提出了一种基于相关反馈的信息检索模型,分析了查询词分解,推导了相关反馈机制和正规化过程,并进一步阐述了文档提取方法。提出的模型通过相关反馈和查询词扩展,克服了传统方法无法计算文档与查询词之间的相似度问题,并能有效地处理检索文档。仿真结果证明了该模型的有效性和可行性。

基于N-GRAM的朝鲜文索引方法与性能评价

在为检索信息而索引朝鲜文时,通常的做法是对语句和词素进行分析后把名词抽取成索引词.但由于分析的模糊性,若在对词素进行分析时出现参考的词典上不存在的未登录词的情况,就很难抽取正确的索引词.N-gram不需要对词进行语言的分析,因而索引速度快,而且对词素分析词典里不存在的未登录词的分析有利,所以对分析复合名词有很好的效果.但与别的分析方法相比,使用N-gram时会出现因索引词抽取得太多而导致存储空间使用率低和索引效率的下降.为了克服N-gram的缺点,本文提出了一种新的朝鲜语自动索引方法.该方法首先把体词与谓词抽取成索引词后,再利用语句类型规则对词素分析中失败的语句进行助词分离,最后在未登录词处理中使用N-gram的索引方法.对比分析和性能评价表明,所提出的方法是有效的.

朝鲜语信息检索索引方法研究

基于朝鲜语信息检索系统的深入分析,研究提高朝鲜语信息检索性能的索引问题。通过剖析名词单位索引法、单位词素索引法、n-gram单位索引法、单位语句索引法等经典索引法的优缺点,以试验分析找出对索引性能有重要影响的关键要素,深入阐述朝鲜语的30个非用词、索引方式与朝鲜语的特征,从而提出一种新的将每种索引方法特征融于一体的朝鲜语信息检索索引方法。仿真实验表明,所提出的新方法具有更好的性能。

仿真工具及其技术

2019年7月8~10日,第11届仿真工具及其技术EAI国际会议(11th EAI International Conference on Simulation Tools and Techniques)在成都召开。此次会议由电子科技大学承办,并由电子科技大学蒋定德教授主持召开。主要活动包括会议开幕式、论文宣讲环节、优秀文章颁奖仪式、晚宴和闭幕式。参会人员总共到场79人,出席此次会议的嘉宾有电子科技大学航空航天学院书记刘强、西安交通大学荣海军教授、西安电子科技大学刘伟教授等,聚集了清华大学、华中科技大学和国防科技大学等国内知名高校的学者及研究人员,以及远道而来的法国等国外。会议期间48篇论文完成了宣讲,各参会之间也对相关领域进行了深入细致的探讨。